ИИ в розничной торговле
На данный момент сектор розничной торговли отстает от отраслей, более продвинутых в области внедрения ИИ, таких как финансы, и наука, и, следовательно, упускает значительные возможности для повышения конкурентоспособности на рынке. В настоящее время только около 28% ритейлеров считают ИИ "главным инвестиционным приоритетом". Тем не менее, в розничной торговле растет признание потенциальных преимуществ ИИ, что побуждает многих оценить необходимость внедрения системы искусственного интеллекта.
Потенциал ИИ для повышения рентабельности розничной торговли заключается в его способности повысить производительность и эффективность человеческого труда. Например, кассы самообслуживания позволяют одному сотруднику одновременно обслуживать несколько операций, что снижает трудозатраты. Способность ИИ оптимизировать как операционную часть (например, автоматизированные склады), так и фронтальную часть (например, чат-боты для обслуживания клиентов) означает, что даже незначительные внедрения в цепочку создания стоимости в розничной торговле могут привести к значительным улучшениям. Технологии искусственного интеллекта позволяют пересмотреть основные стратегии розничной торговли, включая принятие решений о том, что, когда и в каком количестве хранить на складе.
В сфере розничной торговли ИИ в первую очередь включает в себя машинное обучение и предиктивную аналитику. Эта технология позволяет собирать и анализировать данные для выявления закономерностей и интерпретации огромных объемов информации. Следующий шаг для ИИ - это возможность принятия обоснованных решений путем предоставления точных прогнозов и предсказаний. Ритейлеры могут использовать алгоритмы ИИ для анализа данных о клиентах, полученных в результате взаимодействия с ними, например, при использовании приложений. Такой анализ может привести к повышению качества обслуживания клиентов, снижению затрат и увеличению прибыли.
ИИ может существенно повлиять на розничную торговлю, поскольку позволяет:
- Повысить вовлеченности клиентов как онлайн, так и офлайн.
- Проводить аналитику запасов.
- Оптимизировать работу с поставщиками.
- Дать рекомендации по формированию ассортимента на основе анализа чека.
- Создавать описание товаров и маркетингового контента с помощью генеративного ИИ.
- Персонализировать рекламные предложения на основе истории покупок и возможность оценивать ROI акции.
- Использовать технологию компьютерного зрения для проведения целевых рекламных акций.
- Оптимизировать стратегии ценообразования.
- Повышение привлекательности и прибыльности витрин в магазинах за счет анализа данных о продажах.
- Помощь в предотвращении хищений.
- Обеспечение последовательного омниканального обслуживания покупателей.
По данным McKinsey, прогнозирование на основе искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок может сократить ошибки прогнозирования на 20-50 %, что приведет к снижению потерь продаж и недоступности товаров на 65 %. Это, в свою очередь, может снизить складские расходы на 5-10 % и административные расходы на 25-40 %.
Практическое применение ИИ-оптимизации включает в себя:
- Определение наиболее эффективных маршрутов поиска товаров на складах.
- Оптимизация процесса уценки с помощью интеллектуальной автоматизации для минимизации избыточных запасов.
- Анализ покупок, возвратов и последующих перемещений клиентов.
Эти примеры подчеркивают потенциал ИИ для преобразования розничных операций, что приведет к улучшению обслуживания клиентов, снижению операционных расходов и повышению рентабельности.
ИИ уже сейчас оказывает влияние на розничную торговлю, но в основном это происходит в бэк-офисе, хотя инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, могут предложить ритейлерам новые способы взаимодействия с покупателями.
ИИ может быть ориентирован на покупателей в многоканальной системе, которая включает в себя как физические, так и онлайн-магазины.
- В онлайн-магазине, который включает в себя веб-сайт, управляемые искусственным интеллектом чат-боты (боты) предоставляют покупателям персонализированные рекомендации или выставляют им счет, основываясь на их поведении в прошлом и других соответствующих данных.
- ИИ в физических розничных магазинах использует данные из нескольких источников, главным образом из взаимодействия с покупателями в магазине на мобильных устройствах.
ИИ может стать полезным инструментом для ритейлеров, стремящихся повысить эффективность своей работы и одновременно улучшить качество обслуживания клиентов.